基于行程时间多步预测的实时路径导航算法
最短路径学年论文
摘要：主要介绍最短路径问题中的经典算法——迪杰斯特拉(Dijkstra)算法和弗洛伊德（Floyd）算法，以及在实际生活中的运用。 关键字：Dijkstra算法、Floyd算法、赋权图、最优路径、Matlab 目录 摘要 (1) 1引言 (1) 2最短路 (2) 2.1 最短路的定义 (2) 2.2最短路问题常见算法 (2) 3 Dijkstra算法 (2) 3.1Dijkstra算法描述 (2) 3.2 Dijkstra算法举例 (3) 3.3算法的正确性和计算复杂性 (5) 3.3.1贪心选择性质 (5) 3.3.2最优子结构性质 (6) 3.3.3 计算复杂性 (7) 4 Floyd算法 (7) 4.1Floyd算法描述 (8) 4.2 Floyd算法步骤 (11) 4.3 Floyd算法举例 (11) 5 Dijkstra算法和Floyd算法在求最短路的异同 (11) 6 利用计算机程序模拟算法 (11) 7 附录 (11) 8 论文总结 (13) 9 参考文献 (13)
1 引言 最短路问题是图论理论的一个经典问题。寻找最短路径就是在指定网络中两结点间找一条距离最小的路。最短路不仅仅指一般地理意义上的距离最短,还可以引申到其它的度量,如时间、费用、线路容量等。 最短路径算法的选择与实现是通道路线设计的基础,最短路径算法是计算机科学与地理信息科学等领域的研究热点,很多网络相关问题均可纳入最短路径问题的范畴之中。经典的图论与不断发展完善的计算机数据结构及算法的有效结合使得新的最短路径算法不断涌现。 2 最短路 2.1 最短路的定义 对最短路问题的研究早在上个世纪60年代以前就卓有成效了,其中对赋权图 的有效算法是由荷兰著名计算机专家E.W.Dijkstra 在1959年首次提出的,该算法能够解决两指定点间的最短路,也可以求解图G 中一特定点到其它各顶点的最短路。后来海斯在Dijkstra 算法的基础之上提出了海斯算法。但这两种算法都不能解决含有负权的图的最短路问题。因此由Ford 提出了Ford 算法,它能有效地解决含有负权的最短路问题。但在现实生活中,我们所遇到的问题大都不含负权,所以我们在的() 0ij w ≥的情况下选择Dijkstra 算法。 定义1若图G=G(V,E)中各边e 都赋有一个实数W(e),称为边e 的权,则称这种图为赋权图,记为G=G(V,E,W)。 定义2若图G=G(V,E)是赋权图且()0W e ≥,()e E G ∈,假设[i,j] 的权记为()i j W ，,若i 与j 之间没有边相连接，那么()i j =W ∞，。路径P 的定义为路径中各边的长度之和，记W （P ）。图G 的结点u 到结点v 距离记为d(u,v)，则u 、v 间的最短路径可定义为 { ()min P 0d(u,v)=,u v W =∞（），不可达时 。 2.2 最短路问题常见算法 在求解网络图上节点间最短路径的方法中,目前国内外一致公认的较好算法有迪杰斯特拉(Dijkstra)及弗罗伊德(Floyd)算法。这两种算法中,网络被抽象为一个图论中定义的有向或无向图,并利用图的节点邻接矩阵记录点间的关联信息。在进行图的遍历以搜索最短路径时,以该矩阵为基础不断进行目标值的最小性判别,直到获得最后的优化路径。 Dijkstra 算法是图论中确定最短路的基本方法,也是其它算法的基础。为了求出赋权图中任意两结点之间的最短路径,通常采用两种方法。一种方法是每次以一个结点为源点,重复执行Dijkstra 算法n 次。另一种方法是由Floyd 于1962年提出的Floyd 算法,其时间复杂度为 ()3O n ,虽然与重复执行Dijkstra 算法n 次的时间复杂度相同,但其形式上略为简单,且实际运 算效果要好于前者。 3 Dijkstra 算法 3.1 Dijkstra 算法描述
基于BP神经网络的路径行程时间实时预测模型
系统工程理论与实践 System Engineering—Theory&Practice 1999年 第19卷 第8期 Vol.19 No.8 1999 基于BP神经网络的路径行程时间实时预测模型 杨兆升, 朱 中 摘要 行程时间预测是交通流诱导系统研究的一项重要内容. 在分析各种行程时间预测方法的基础上,本文建立了基于BP神经网络的行程时间实时预测模型, 编制了行程时间预测软件系统. 利用长春市的交通实测数据对行程时间进行了预测. 关键词 行程时间; 人工神经网络; 预测模型; 交通流诱导系统 A Real-time Travel Time Estimation Model Based on Backpropagation Neural Network YANG Zhaosheng, ZHU Zhong (Jilin University of Technology, Changchun 130025) Abstract Travel time estimation is an important aspect for the traffic flow guidance system. In this paper, based on analysing several methods to estimate the travel time, we establish a real-time travel time estimation model by using backpropagation neural network. The software system of the model is developed. The model is tested with detected data collected in Changchun city. Keywords travel time; artificial neural network; prediction model; traffic flow guidance system 1 前言 交通流诱导系统的主要研究内容是行程时间的预测. 为了达到对车辆进行实时诱导的目的，行程时间的预测必须具有实时性、可靠性和更高的精度. 与此同时，智能运输系统的电子和通讯技术又为行程时间的预测提供了前所未有的高质量的交通状况数据采集技术, 这为实时的行程时间预测打下了良好的基础. 交通流量是人、车、路之间内在关系的一个综合指标, 它反映出运输网络的交通特性. 传统行程时间模型是通过分析交通参数与通行能力的关系而预测行程时间的, 不具有实时特性. 随着交通流诱导系统研究的深入, 行程时间预测已有不少研究. Dailey［1］运用交叉相关技术(cross-correlation technique)预测行程时间, 该方法是利用交通量参数确定连续集中信号的最大相关性来预测行程时间，其模型所需的参数比较少, 但这种统计方法在交通拥挤情况下不再适用, 因为此时这种相关性已不复存在. Do H.Nam［2］等人建立了高速公路行程时间模型. 他们是应用随机排队理论和路段上的车辆数来进行时间预测, 该模型没有对交通状况作任何假设, 具有普遍性, 但该模型没有考虑交叉路口情况. Naugi.Rauphail［3］等人利用宏观延误模型预测了信号控制路段上车辆行程时间的分布, 模型中所需要的交通参数较多. David Boyce［4］等人将行程时间预测分为静态预测
《时间序列分析》案例
《时间序列分析》案例案例名 称：时间序列分析在经济预测中的应用内容要 求：确定性与随机性时间序列之比较设计作 者：许启发，王艳明 设计时 间：2003年8月
案例四：时间序列分析在经济预测中的应用 一、案例简介 为了配合《统计学》课程时间序列分析部分的课堂教学，提高学生运用统计分析方法解决实际问题的能力，我们组织了一次案例教学，其内容是：对烟台市的未来经济发展状况作一预测分析，数据取烟台市1949—1998年国内生产总值（GDP）的年度数据，并以此为依据建立预测模型，对1999年和2000年的国内生产总值作出预测并检验其预测效果。国内生产总值是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，是反映国民经济活动最重要的经济指标之一，科学地预测该指标，对制定经济发展目标以及与之相配套的方针政策具有重要的理论与实际意义。在组织实施时，我们首先将数据资料印发给学生，并讲清本案例的教学目的与要求，明确案例所涉及的教学内容；然后给学生一段时间，由学生根据资料，运用不同的方法进行预测分析，并确定具体的讨论日期；在课堂讨论时让学生自由发言，阐述自己的观点；最后，由主持教师作点评发言，取得了良好的教学效果。 经济预测是研究客观经济过程未来一定时期的发展变化趋势，其目的在于通过对客观经济现象历史规律的探讨和现状的研究，求得对未来经济活动的了解，以确定社会经济活动的发展水平，为决策提供依据。 时间序列分析预测法，首先将预测目标的历史数据按照时间的先后顺序排列，然后分析它随时间的变化趋势及自身的统计规律，外推得到预测目标的未来取值。它与回归分析预测法的最大区别在于：该方法可以根据单个变量的取值对其自身的变动进行预测，无须添加任何的辅助信息。 本案例的最大特色在于：它汇集了统计学原理中的时间序列分析这一章节的所有知识点，通过本案例的教学，可以把不同的时间序列分析方法进行综合的比较，便于学生更好地掌握本章的内容。 二、案例的目的与要求 （一）教学目的 1．通过本案例的教学，使学生认识到时间序列分析方法在实际工作中应用的必要性和可能性； 2．本案例将时间序列分析中的水平指标、速度指标、长期趋势的测定等内容有机的结合在一起，以巩固学生所学的课本知识，深化学生对课本知识的理解； 3．本案例是对烟台市的国内生产总值数据进行预测，通过对实证结果的比较和分析，使学生认识到对同一问题的解决，可以采取不同的方法，根据约束条件，从中选择一种合适的预测方法； 4．通过本案例的教学，让学生掌握EXCEL软件在时间序列分析中的应用，对统计、计量分析软件SPSS或Eviews等有一个初步的了解； 5．通过本案例的教学，有助于提高学生运用所学知识和方法分析解决问题的能力、合作共事的能力和沟通交流的能力。 （二）教学要求 1．学生必须具备相应的时间序列分析的基本理论知识； 2．学生必须熟悉相应的预测方法和具备一定的数据处理能力； 3．学生以主角身份积极地参与到案例分析中来，主动地分析和解决案例中的问题； 4．在提出解决问题的方案之前，学生可以根据提供的样本数据，自己选择不同的统计分析方法，对这一案例进行预测，比较不同预测方法的异同，提出若干可供选择的方案； 5．学生必须提交完整的分析报告。分析报告的内容应包括：选题的目的及意义、使用数据的特征及其说明、采用的预测方法及其优劣、预测结果及其评价、有待于进一步改进的思路或需要进一步研究的问题。 三、数据搜集与处理 时间序列数据按照不同的分类标准可以划分为不同的类型，最常见的有：年度数据、季度数据、月度数据。本案例主要讨论对年度数据如何进行预测分析。考虑到案例设计时的侧重点，本案例只是对烟
公交最优路径选择的数学模型及算法_雷一鸣
第17卷第2期 湖南城市学院学报（自然科学版）V ol.17 No.2 2008年6月 Journal of Hunan City University （Natural Science） Jun. 2008 公交最优路径选择的数学模型及算法 雷一鸣 （广东工业大学华立学院，广州 511325） 摘要：在公交出行查询系统中，最关键的部分是寻找两站点间乘车的出行最优路径问题．建立了以最小换乘次数为第一目标，最小途经站点为第二目标的公交出行最优路径模型．同时，设计了一种算法以确定最优公交线路序列，分析了线路相交的几种情况，给出了换乘点选择方法． 关键词：最优路径；换乘次数；公交网络 中图分类号：O232文献标识码：A文章编号：1672–7304(2008)02–0050–03 公交最优路径问题一直是应用数学、运筹学、计算机科学等学科的一个研究热点．对公交最优路径问题的理论研究主要包括公交网络的数学描述和设计最优路径算法．在公交网络描述方面，Anez等用对偶图描述能够涵盖公交线路的交通网络，Choi等讨论了利用GIS技术从街道的地理数据产生公交线路和站点的问题；在设计最优算法方面，常用的算法[1]有Dijkstra算法、Floyd 算法、Moore-pape算法等．Moore-pape算法计算速度较快，适用于大型网络，但它无法进行“一对一”的计算．Floyd算法虽然可以快速地进行“多对多”的计算，但它不能应用于大型网络，而Dijkstra算法是目前公认的最好的算法，但它数据结构复杂、算法时间长，不适合公交线路的查询．本文首先对公交网络进行了数学描述，考虑到公交乘客出行时所面临的各种重要因素，包括换乘次数、途径站点、出行耗时和出行费用等，选择以换乘次数最少作为最优路径算法的第一约束目标，而出行耗时虽难以准确测算但它与途径站点数相关，所以选择易于量化的途经站点数最少作为第二约束目标，建立公交乘车数学模型，设计相应的算法，并利用有关实验数据验证了它的有效性和可行性． 1 模型的建立及其算法 1.1 模型假设及符号规定 为了更好地建立数学模型，首先对公交网络及出行者作出以下假设[2]： 1)不考虑高峰期、道路交通堵塞等外界因素对乘车耗时的影响． 2)假设出行者熟悉公交站点及附近地理位置，并且知道可乘的各种公汽和地铁以及到达目的地有哪几种不同选择的机会．在公交线路网中， 不同的公交线路在行程上一定会有重叠，也就是说不同的线路上一定会有同名站点．在进行网络分析时，把空间上相近的异线同名站点合理抽象成一个节点． 3)假设出行者对公汽和地铁的偏好程度不一样．在不换乘的情况下，宁愿乘地铁，以求舒适；在路途较近的情况下，宁愿坐公汽而放弃乘地铁．出行者可根据自己的偏好结合自己的出行需求（换乘次数、最短路程、费用等），可在各种出行方案中选出满足自己出行需求的乘车方案．设() L I为经过点A或其附近的公交线路集，其中1,2,..., I m =；() S J为经过点B或其附近的公交线路集，其中,,..., J12n =；(,) E I U为线路 ) (I L上的站点，其中,,..., U12p =；(,) F J V为线路) (J S上的站点，其中,,..., V12q =；() X K为经过站点) ,(U I E的线路，其中,,..., K12w =；() Y O 为经过站点) , (V J F的线路，其中,,..., O12v =；(,) d E F M ≤表示从站点E步行到站点F之间的距离不超过乘客换车时步行的最大心理承受值M，其中M表示乘客在换车时步行的最大心理承受值．通常，M与公交站点间的平均距离呈线性正相关． Ai Z表示站点A的下行第i个站点； Bj Z表示站点B的上行第j个站点；另外，公交的可行线 路的集合可表示为：{| i i TR TR TR == 0112,1 ,,,,,, i i i i d a p a p a ? < ,} id d p a>，其中，{} 01,1 ,,,, i i d d a a a a ? 为站点集合，{} 12,1 ,,,, i i i d d p p p p ? 为公交车次的集合， i TR 收稿日期：2008-03-10 作者简介：雷一鸣(1972-)，男，湖南临武人，助教，硕士，主要从事数学模型及经济信息管理研究．
基于高精地图的导航算法模型
基于高精地图的导航算法模型 传统的导航电子地图因交通路网在微观层面表现粒度不细， 在满足先进的汽车辅助驾驶系统（ＡＤＡＳ），乃至无人驾驶汽 车需求方面常显不足，为了增加驾驶辅助系统或者自动驾驶的可 靠性，可以将静态交通信息例如道路线、交通灯等信息提前采集 存储在电子地图中，同时根据城市周期性的变化更新电子地图， 以便在行驶过程中通过地图数据库就能够获取周边环境的详尽信息。汽车智能驾驶系统有两大关键技术，车辆定位和车辆控制技术。车辆定位和控制在很大程度上依赖于精确的导航电子地图。 这就对地图提出了新的要求，不仅需要分辨率高，还需要信息详细。本文提出的高精细地图，主要是指分辨率达到亚米级的道路 级地图，而高精度导航地图能否有效发挥其功能取决于路网数据 模型的准确性。因此下文将会对道路级网络模型以及路径规划引 导两方面进行详细阐述，同时也会对其应用进行说明。 一、道路交通网络 道路（Ｌａｎｅ）作为车辆行驶过程中所占道路的最小单元，以道路作为基本单元，顾及道路的属性、拓扑语义关系及与道路 的连接关系是本文研究的基本出发点。 建立道路级交通网络就是将物理上的实际道路网络抽象为可 借助卫星定位手段，进行导航控制的道路级交通网络，下面将从
数据规格设计以及模型路口处理两个方面对道路交通网络模型进 行说明。 （一）基础数据规格定义 道路功能划分包括各流向道路数和各流向道路位置的划分， 也包括每条道路的宽度设计、分隔线性质设计、允许的车种、行 驶的速度、限行的时间等交通规则的制定。因此在进行规格设计 的时候需要考虑到与道路相关的所有属性。 1.道路与道路连接关系 道路级交通网络是由道路中心线网络和行道路路网络组成， 每条道路直接隶属于一条行道路路，多条平行的道路组成一条行 道路路。因此道路与行道路路的关系是多对一的关系，可在道路 的属性中给出其所属的行道路路的ＩＤ号，而行道路路的属性中，则给出其下属的各条道路的ＩＤ号集合以及道路数，如表１、表 ２所示。
基于马尔可夫排队模型的行程时间预测方法
第34卷 第4期吉林大学学报(工学版) Vol.34 No.4 2004年10月Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition) Oct.2004 文章编号:1671-5497(2004)04-0671-04 基于马尔可夫排队模型的行程时间预测方法 杨志宏1,杨兆升2,于德新2,陈 林2 (1.宝路集团,吉林长春 130022;2.吉林大学交通学院,吉林长春 130022) 摘 要:针对城市交通流诱导系统(U TF GS)亟待解决的综合路段行程时间预测这一关键问题,利用马尔可夫排队模型给出了车辆路段(含信号交叉口)实时行程时间预测的基本公式,并结合实际工程项目对公式中的一些参数进行了简化,提高了模型的实用性。人工调查数据验证表明该模型具有较高的精度。同时给出了相对误差图。 关键词:交通运输工程;城市交通流诱导系统(U TF GS);马尔可夫排队模型;排队等待时间;实时动态行程时间 中图分类号:U491.2 文献标识码:A T ravel time prediction method based on Malcov queuing model YAN G Zhihong1,YAN G Zhaosheng2,YU Dexin2,CHEN Lin2 (1.China B aolu Com pany,Changchun130022,China;2.College of T ransportation,Jilin U niversity,Changchun 130022,China) Abstract:Aiming at the key problem of synthetic Link travel time prediction in Urban Traffic Flow Guidance System(U TF GS).A Vehicle link travel time prediction algorithm based on Malcov Queuing model was presented.With a quantity of traffic measurement data,some model parameters were simplized and confirmed,thus getting a high precision and also making the model more become applicable. K ey w ords:traffic engineering;U TF GS;Malcov queuing model;queuing wait time;real2time dynamic travel time 0 引 言 交通流诱导以交通流预测和实时动态交通分配(D TA)为基础,应用现代通信技术、电子技术、计算机技术等为路网上的出行者提供必要的交通信息,为其指出当前的最佳行驶路线,从而避免盲目出行造成的交通阻塞,到达路网畅通、高效运行的目的[1,2]。交通流诱导的方式一般分为路边显示板式和车内显示屏式两种。前者主要适用于高速公路以及城市路网集体车辆诱导,后者主要适用于城市路网中的个体车辆诱导[2]。 为了准确、快速地给出路网的最佳行驶路线,需要估计路网中各路段的行程时间。路网中的路段均指含一个相邻的下游交叉口(有信号灯控制)的路段。当车辆进入路段后,其行程时间随交通流量的变 收稿日期:2004205219. 基金项目:“十五”国家智能交通重大科技攻关项目(2002BA404A22B). 作者简介:杨志宏(1971-),男,工程师.E2mail:yangzhihong0527@https://www.wendangku.net/doc/b618711341.html, 通讯联系人:杨兆升(1938-),男,教授,博士生导师.E2mail:yangzs@https://www.wendangku.net/doc/b618711341.html,
路径优化的算法
摘要 供货小车的路径优化是企业降低成本,提高经济效益的有效手段,供货小车路径优化问题可以看成是一类车辆路径优化问题。 本文对供货小车路径优化问题进行研究，提出了一种解决带单行道约束的车辆路径优化问题的方法。首先，建立了供货小车路径优化问题的数学模型，介绍了图论中最短路径的算法—Floyd算法，并考虑单行道的约束，利用该算法求得任意两点间最短距离以及到达路径，从而将问题转化为TSP问题，利用遗传算法得到带单行道约束下的优化送货路线，并且以柳州市某区域道路为实验，然后仿真，结果表明该方法能得到较好的优化效果。最后对基本遗传算法采用优先策略进行改进，再对同一个供货小车路径网进行实验仿真，分析仿真结果，表明改进遗传算法比基本遗传算法能比较快地得到令人满意的优化效果。 关键字:路径优化遗传算法 Floyd算法
Abstract The Path Optimization of Goods Supply Car is the effective way to reduce business costs and enhance economic efficiency.The problem of the Path Optimization of Goods Supply Car can be seen as Vehicle routing proble. This paper presents a solution to Vehicle routing proble with Single direction road by Researching the Way of Path Optimization of Goods Supply Car. First, This paper Establish the mathematics model of Vehicle routing proble and introduced the shortest path algorithm-Floyd algorithm, then taking the Single direction road into account at the same time. Seeking the shortest distance between any two points and landing path by this algorithm,then turn this problem in to TSP. Solving this problem can get the Optimize delivery routes which with Single direction road by GA,then take some district in the state City of LiuZhou road as an example start experiment.The Imitate the true result showed that this method can be better optimize results. Finally improving the basic GA with a priority strategy,then proceed to imitate the true experiment to the same Path diagram. The result expresses the improvement the heredity calculate way ratio the basic heredity calculate way can get quickly give satisfaction of excellent turn the result. Keyword: Path Optimization genetic algorithm Floyd algorithm
导航中道路匹配算法的设计与实现(第一次)
导航中道路匹配算法的设计与实现（第一次） 首先，道路匹配（地图匹配）的定义是：在不同条件下获取的同一物景的地图之间的配准，同一传感器在不同时间，或不同类型传感器在同一时间，或不同类型传感器在不同时间所获取的两幅地图中的同一地面点所对应像素之间的配准。 其作用我们小组经过网上的查找认为有3个要点：使空间数据实现更加有效的融合,实现地图的变化检测和自动更新，实现空间数据的质量评估和位置校正。 地图匹配是一种基于软件技术的定位修正方法，其基本思想是将车辆定位轨迹与数字地图中的道路网信息联系起来，并由此相对于地图确定车辆的位置。地图匹配应用是基于以下2个假设条件：（1）车辆总是行驶在道路上；（2）采用的道路数据精度要高于车载定位导航系统的定位精度。当上述条件满足时，就可以把定位数据和车辆运行轨迹同数字化地图所提供的道路位置信息相比较，通过适当的匹配过程确定出车辆最可能的行驶路段以及车辆在该路段中的最大可能位置。如果上述假设不成立，则地图匹配将产生错误的位置输出，并可能导致系统性能的严重下降。一般认为用于匹配的数字地图误差不应超过巧米（真实地面距离）。由于陆地车辆在除进入停车场等之外的绝大多数时间内都位于公路网络中，因此使用地图匹配技术的条件是满足的。 地图匹配的算法是曲线匹配原理和地理空间接近性分析方法的融合。曲线匹配算法的基本思想是：如果对一条曲线做任意数量、任意比例的分割，分割点都落在另一条曲线上，则两条曲线严格匹配。实际应用中，就是计算一条曲线上相对均匀的某一数量分割点到参考曲线的距离的平均值，将其作为到参考曲线的平均距离，并将此平均距离的倒数作为匹配优劣的度量。空间接近性分析方法就是
最优路径算法
解决方案一： Dijkstra算法（单源最短路径） 单源最短路径问题，即在图中求出给定顶点到其它任一顶点的最短路径。在弄清楚如何求算单源最短路径问题之前，必须弄清楚最短路径的最优子结构性质。 一.最短路径的最优子结构性质 该性质描述为：如果P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径，k和s是这条路径上的一个中间顶点，那么P(k,s)必定是从k到s的最短路径。下面证明该性质的正确性。 假设P(i,j)={Vi....Vk..Vs...Vj}是从顶点i到j的最短路径，则有 P(i,j)=P(i,k)+P(k,s)+P(s,j)。而P(k,s)不是从k到s的最短距离，那么必定存在另一条从k到s的最短路径P'(k,s)，那么P'(i,j)=P(i,k)+P'(k,s)+P(s,j)
路径跟踪
1.首先研究路径跟踪（参考机器人一些算法如：基于广义预测控制器的移动机器人路径控 制算法、基于模糊逻辑推理的移动机器人导航控制算法、基于模糊神经网络的机器人导航控制算法等）思路一：（1）首先建立车辆按照预定路径行驶的控制系统模型（包括控制理论的选择、控制模型的数学推导和实现、控制模型的优化和总体方案实现）（2）利用SIMULINK建模仿真（包括：控制模型的仿真建模、作业环境的仿真建模、控制算法的程序实现）（3）按照要求设计各类仿真试验，并对控制模型进行仿真试验，依据试验结果进行完善调整直到仿真曲线满意为止（4）试验研究阶段（包括建立平台调试然后将调整后的控制算法移植到试验系统的控制算法程序中去，通过被控车辆的运动轨迹对该模型进行实物试验并依据结果对模型再进行调整直到结果满意为止）（5）分析结果总结。（以上参考中南大学硕士论文深海集矿机的路径跟踪） 2.路径跟踪中的误差如何消除？（在笛卡尔坐标空间中，采用误差矢量作为系统的反馈来 快速消除跟踪误差。参考南理工硕士论文——智能车辆体系结果及路径跟踪策略的研究） 3.路径跟踪中的运动控制（分开环和闭环）开环策略就是试图寻找一个有界的控制输入序 列来操纵系统使其从一个初始位形到任意的期望位形。考虑非完整约束的智能车辆系统，是一个欠驱动的非完整系统，也是一个无漂移的零动力学系统。此类系统不能用连续可微的时不变的纯状态反馈率来予以镇定。因此，不连续控制、事变控制以及它们的混合策略就是必然的选择。所以为其设计一个反馈控制规律，是目前非常活跃的研究领域。 4．由于高速公路的道路曲率变化较为缓慢，利用圆弧与直线的组合拟合目标路径。（1）利用车载传感器测量时刻的三对道路预瞄点的坐标信息，根据所预测算法获得（K+1）T时刻道路预瞄点处坐标。（2）根据最优控制理论，设计最优反馈控制器。（3）最后仿真结果表明：基于所提路径预测法，最优反馈控制器能确保自主车实现跟踪性能。（参考论文——基于路径预测的自主车最优跟踪控制）。 5．采用模糊控制方法实现对机器人速度的控制（输入时航向角偏差和路径的曲率；输出为移动机器人的期望速度大小） 6．路径跟踪不同于轨迹跟踪，它对时间没有苛刻的要求，只需要在一定误差范围内跟踪期望路径（path following）（1）建立纯追踪模型（包括了算法的推导、轨迹的确定）（2）模糊控制器对前视距离的调节。前视距离太大太小都不好，应该根据情况选择合适的。其跟车速大小有直接的关系车速大时要求较大的前视距离，而车速较慢时需要较小的前视距离。横向误差是车辆纵轴与期望路径的夹角。路径跟踪的根本目的是使航向偏角和横向误差都趋于0。将航向偏角和车速作为模糊控制器的二个输入，前视距离作为输出。（3）MATLAB仿真及结果分析（包括直线路径、折线路径的跟踪仿真）（4）最后得到结论。 7．（1）建立运动学模型并分析该模型确定控制方法和控制策略（2）利用自动控制原理建立运动的控制框图（3）根据控制框图抽象出数学模型，利用MA TLAB建立仿真模型。 8.一种路径预测的方法（考虑高速公路即用圆弧和直线的组合拟合目标路径）（1）预瞄模型（2）路径预测（3）利用最优控制理论建立一个控制器，实现在预瞄区间【KT,(K+1)T】内寻找一个控制规律使得建立的性能指标最小（5）仿真评价设计的控制器的性能。
城市交通流路段行程时间预测模型(1)
文章编号:100021506(2001)022******* 城市交通流路段行程时间预测模型 杨 昊,钟 雁,钱大琳 (北方交通大学交通运输学院,北京100044) 摘 要:建立较为精确的城市交通流路段行程时间预测模型是建立诱导系统的关键.本文所建 的预测模型充分考虑了交通延误变化的灵敏性,将汽车在路段上的运行时间分为两部分,分别预测.经过实测数据检验,该模型具有很好的效果.关键词:交通流;交通诱导;交通延误;占有率中图分类号:U121 文献标识码:A Forecasting Model About T ravel Time of C ars in T raff ic Section of R oad YA N G Hao ,ZHON G Yan ,Q IA N Da 2li n (College of Traffic and Transport ,Northern Jiaotong University ,Beijing 100044,China ) Abstract :While an exact model that is used to forecast the cars ’travel time in a section of road is the key job of the guiding system.In the forecasting model of this thesis ,having realized the sen 2sitivity of the traffic delay ’s change ,the author divided the whole time of the cars ’traveling into two and forecasted each of them separately.The forecasting model was proved to be very good by factual data. K ey w ords :traffic flow ;traffic guidance ;traffic delay ;occupancy ratio 城市交通状况是否良好直接影响着城市经济的发展.我国自改革开放以来,由于城市人口及城市车辆增长迅猛,城市交通状况、特别是大城市交通状况越来越糟,虽然政府一直在扩建道路,但仍满足不了居民出行的需求.尽快、有效地治理交通堵塞已成为许多城市亟待解决的问题. 治理交通堵塞的措施目前主要有两大类:扩建道路、改善运输管理体系.其中,第二类措施可以以较小的花费来改善交通状况.许多专家曾断言:交通流诱导系统将成为21世纪现代化地面运输管理体系的模式和发展方向.而建立交通流诱导系统的关键是要能较为精确地预测未来一段时间内车辆在路段上的行驶时间.因此,对城市交通流路段行程时间预测模型的研究有着十分重大的意义. 1 预测模型研究的现状 近年来,世界上许多国家都在为建立智能交通系统而进行着不懈的努力,其中一些国家已经取得了一定的阶段性成果,但经过检验,他们所建的对城市交通流路段行程时间预测的模型精度均不是很高.所以,虽然各发达国家的技术装备比较先进,但其诱导系统却因这个原因而迟迟没有实施. 在我国,许多专家和学者也在从事交通流诱导系统的研究,其中天津大学贺国光教授[1]、吉林大学杨兆升教授[2]在这一领域取得了较为卓越的成就,他们分别依据多维时间序列、智能神经网络建立了较为精确的城市交通流路段行程时间预测模型.但当其模型用于交通流密度较大时精度不是很高,作者认为这主要是 收稿日期:2000207222 作者简介:杨昊(1978— ),男,安徽宿州人,硕士生.em ail :liwupu -00@https://www.wendangku.net/doc/b618711341.html, 第25卷第2期2001年4月 北 方 交 通 大 学 学 报JOURNAL OF NORTHERN J IAO TON G UN IV ERSIT Y Vol.25No.2 Apr.2001
平稳时间序列预测法
7 平稳时间序列预测法 7.1 概述 7.2 时间序列的自相关分析 7.3 单位根检验和协整检验 7.4 ARMA模型的建模 回总目录 7.1 概述 时间序列取自某一个随机过程，则称： 一、平稳时间序列 过程是平稳的――随机过程的随机特征不随时间变化而变化过程是非平稳的――随机过程的随机特征随时间变化而变化回总目录 回本章目录 宽平稳时间序列的定义： 设时间序列 ，对于任意的t,k和m，满足： 则称宽平稳。 回总目录
回本章目录 Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法。 他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识别、估计和诊断的系统方 法。使ARMA模型的建立有了一套完整、正规、结构 化的建模方法，并且具有统计上的完善性和牢固的理 论基础。 ARMA模型是描述平稳随机序列的最常用的一种模型； 回总目录 回本章目录 ARMA模型三种基本形式： 自回归模型（AR：Auto-regressive）； 移动平均模型（MA：Moving-Average）； 混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）。回总目录 回本章目录 如果时间序列满足 其中是独立同分布的随机变量序列,且满足：
则称时间序列服从p阶自回归模型。 二、自回归模型 回总目录 回本章目录 自回归模型的平稳条件： 滞后算子多项式 的根均在单位圆外，即 的根大于1。 回总目录 回本章目录 如果时间序列满足 则称时间序列服从q阶移动平均模型。或者记为。 平稳条件：任何条件下都平稳。
三、移动平均模型MA(q) 回总目录 回本章目录 四、ARMA(p,q)模型 如果时间序列 满足： 则称时间序列服从(p,q)阶自回归移动平均模型。 或者记为： 回总目录 回本章目录 q=0，模型即为AR(p)； p=0，模型即为MA(q)。 ARMA(p,q)模型特殊情况： 回总目录 回本章目录 例题分析 设 ，其中A与B 为两个独立的零均值随机变量，方差为1；
蚁群算法最优路径
机器人的路径规划---蚁群算法 1.蚁群算法 众所周知，蚁群算法是优化领域中新出现并逐渐引起重视的一种仿生进化算法它是群体智能的典型实现，是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。自从M．Dorigo等意大利学者在1991年首先提出蚁群算法(Ant Colony System，ACS)以来，这种新型的分布式智能模拟算法已逐渐引起人们的注意并得到广泛的使用。 蚁群算法的特点主要表现在以下五个方面： (1)蚂蚁群体行为表现出正反馈过程。蚁群在寻优的过程中会释放一定量的信息素，蚁群的规模越大，释放的信息素的量也就越大，而寻优路径上存在的信息素浓度越高，就会吸引更多的蚂蚁，形成一种正反馈机制，然后通过反馈机制的调整，可对系统中的较优解起到一个自增强的作用，从而使问题的解向着全局最优的方向演变，最终能有效地获得全局相对较优解。 (2)蚁群算法是一种本质并行的算法。个体之间不断进行信息交流和传递．有利于最优解的发现，并在很大程度上减少了陷于局部最优的可能。 (3)蚁群算法易于和其他方法结合。蚁族算法通过和其他算法的结合，能够扬长避短，提高算法的性能。 (4) 蚁群算法提供的解具有全局性的特点。一群算法是一种群只能算法，每只蚂蚁巡游的过程相对独立，他们会在自己的活动空间进行搜索，蚂蚁在寻优过程中通过释放信息素，相互影响，互相通信，保证了解的全局性。 (5) 蚁群算法具有鲁棒性。蚁族算法的数学模型易于理解，可以广泛使用在很多复杂的优化问题中，蚁族算法区别于传统优化算法的一个特点在于该算法不依赖于初始点的选择，受初始点的影响相对较小，并且在整个算法过程中会自适应的调整寻优路径。 由此可见，在机器人寻找最优路径的过程中，采用蚁群算法实现路径的规划问题，可以高效，准确的找到最优的路径。 2.移动机器人的路径规划 2.1环境信息处理 假设机器人运行环境为边长分别为x和Y的矩形区域，在矩形区域内分布有n
基于支持向量回归的行程时间预测算法
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/b618711341.html, 基于支持向量回归的行程时间预测算法 作者：邱淳风王珊王超群 来源：《计算机时代》2014年第04期 摘要：作为交通规划、运营和通行能力评估的重要指标，行程时间的预测对出行者的路线和时间点的选择，以及交通规划部门的信号控制策略有着重要的实际意义。对于高级交通诱导系统而言，行程时间预测是一项关键的研究内容。现有行程时间预测方法较少，且预测误差较大。为此，运用浮动车和微波雷达测速数据，提出了基于支持向量机解决行程时间预测的方法，并且与历史平均法进行了比较。在杭州市高架路线上的实验结果表明，所提方法的预测精度大幅度超过了历史平均法。 关键词：支持向量机；行程时间；智能交通；历史平均 中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2014）04-40-03 Abstract： As an important indicator of transportation planning， operations and capacity assessment， the forecasted travel time has important practical meaning for the choice of route and timing， as well as for traffic signal control strategy of transportation planning department. For advanced transportation guidance systems， it is a key issue to predict travel times between pairs of points of interest. There are few travel time prediction methods with high probability of prediction error. In this paper， the speed data returned from probe vehicles and microwave radars is used to predict travel times based on support vector regression（SVR）， and the new algorithm is compared to the historical mean algorithm. The experimental results over elevatedroads in Hangzhou show that the SVR based algorithm significantly outperforms the historical mean algorithm. Key words： support vector machine； travel time； intelligent transportation； historical average 0 引言 行程时间是交通规划、运营和通行能力评估的重要指标。基于预测的行程时间，出行者可以直观地进行路线选择或者出行时间点的选择，交通规划部门能够做出合理的信号控制策略。因此，准确预测行程时间具有重要的应用价值。 支持向量机（SVM）[1]是Vapnik在1995年提出的，已经被广泛地应用到监督分类领 域。因为该方法采用了结构风险最小化的设计，比起经验风险最小化方法，其泛化能力更强，因此往往表现出较强的测试精度。特别地，工程实践往往难以获得大量标注样本，而SVM在小样本学习问题上表现出较佳的性能。另外，SVM采用严格的数值计算方法，不会收敛到局部最小解。在智能交通领域，运用SVM解决交通状态评估的工作较多，并且能得到高精度的路况估计结果。